2020-02680 - Doctorant F/H Modélisation multimodale de la progression de maladies neurodégénératives

Type de contrat : CDD

Niveau de diplôme exigé : Bac + 5 ou équivalent

Fonction : Doctorant

Contexte et atouts du poste

Dans le cadre de l'Institut PR[AI]RIE, l'équipe ARAMIS propose une thèse de doctorat.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la chaire de S. Durrleman à l'institut interdisciplinaire de recherche en intelligence artificielle PR[AI]RIE.

La thèse vise à approfondir les méthodes de modélisation et de prédiction de l'avancement d'une maladie neurodégénérative en analysant les relations statistiques entre le déclin des fonctions cognitives ou comportementales et les altérations de la structure et la fonction cérébrale vues à l'imagerie. Ces altérations seront à mettre également en regard des profils génétiques des patients.

Mission confiée

L'objectif est de développer des méthodes d'apprentissage statistique pour analyser les corrélations entre les altérations des images cérébrales des patients et le déclin de leurs capacités cognitives ou comportementales. Ces corrélations devront prendre en compte le caractère dynamique des altérations, et en particulier le décalage temporel qu'il peut y avoir entre l'altération d'une région cérébrale et l'apparition et l'agravation d'un symptôme.

Enfin, la structure de ces corrélations prendra en compte le profil génétique des patients, de façon à exhiber des profils de progression typiques. L'étudiant évaluera dans quelle mesure la modélisation fine des corrélations entre ces différentes classes de variables permet d'affiner la prédiction de l'état futur du patient.

Pour ce faire, l'étudiant exploitera des bases de données multimodales (génomique, imagerie et clinique) et longitudinales de patients développant des maladies neurodégénératives (Alzheimer ou Parkinson).

Il approdondira les modèles non-linéaires à effets mixtes développés précédemment dans l'équipe pour modéliser la progression de maladies. Il pourra les mobiliser tout en exploitant des outils de la théorie des modèles graphiques gaussiens, ainsi que des méthodes de réduction de dimension et/ou sélection de variables.

Pour une meilleure connaissance du sujet de recherche proposé, et de l'environnement de travail, consulter le site web de l'équipe et la liste des publications récentes: www.aramislab.fr 

Principales activités

  • travail bibliographique
  • développements de méthodes et d'algorithmes
  • implémentation et expérimentation sur données simulées et réelles
  • rédaction d'articles scientifiques et communication dans des conférences scientifiques

 

Compétences

Compétences techniques et niveau requis : master en informatique, ingénierie, mathématiques appliquées ou équivalent

Langues : anglais scientifique

Compétences relationnelles : travail en équipe

Avantages

  • Restauration subventionnée
  • Transports publics remboursés partiellement
  • Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
  • Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
  • Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
  • Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
  • Accès à la formation professionnelle